基于梅爾頻率倒譜系數(shù)特征識別供水管網(wǎng)漏損的機器學(xué)習(xí)模型比較研究

摘要： 當(dāng)前，聲信號在供水管網(wǎng)漏損識別領(lǐng)域備受關(guān)注，成為水務(wù)行業(yè)研究的焦點。針對探漏培訓(xùn)基地采集的聲信號進行處理，提取梅爾頻率倒譜系數(shù)特征，并運用支持向量機、隨機森林、梯度提升決策樹、XGBoost和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)五種有代表性的機器學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練和測試。測試結(jié)果表明，5種機器學(xué)習(xí)模型都能有效識別管道中的漏損聲信號特征，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)都超過86%。將上述模型應(yīng)用于診斷實際管網(wǎng)中獲取的漏損聲信號...